# goodw

**Repository Path**: kongfq/goodw

## Basic Information

- **Project Name**: goodw
- **Description**: ...............
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-24
- **Last Updated**: 2026-09-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Java P8 面试复习 & AI Agent 开发学习

> 目标：系统复习 Java 核心知识，达到阿里 P8 级 Java 开发岗位面试水平，同时扩展 AI Agent 开发能力。

## 学习者背景

- 8 年 Java 开发经验，自学出身，基础偏薄弱
- 学习方式：系统性 + 源码级深入，问题驱动
- 时间目标：1 个月内完成核心复习

## 目录结构

```
e:\kong\goodw\
├── README.md              # 本文件 - 学习路线图
├── progress.md            # 进度追踪（跨设备恢复用）
│
├── 01-jvm/                # JVM 深入：内存模型、GC、类加载、调优
├── 02-concurrency/        # 并发编程：JMM、锁、AQS、线程池、并发容器
├── 03-collections/        # 集合框架：源码分析、并发集合
├── 04-spring/             # Spring 全家桶：IoC/AOP源码、Boot、Cloud
├── 05-middleware/         # 中间件：Redis、Kafka/RocketMQ、Netty
├── 06-database/           # 数据库：MySQL 索引/事务/锁/优化/分库分表
├── 07-distributed/        # 分布式系统：锁、事务、CAP、一致性算法
├── 08-architecture/       # 系统设计：高并发/高可用架构、限流熔断降级
├── 09-engineering/       # 工程化：Docker/K8s、CI/CD、性能调优
│
├── 10-ai-agent/           # AI Agent 开发
│   ├── llm-fundamentals/  # LLM 基础：Transformer、Prompt Engineering
│   ├── rag/               # 检索增强生成：向量数据库、Embedding、RAG架构
│   ├── tool-use/          # Function Calling / Tool Use / MCP
│   ├── multi-agent/       # 多Agent协作：LangChain/LlamaIndex、编排框架
│   └── practice/          # 实战项目
│
└── interview-questions/   # 高频面试题汇总与解析
```

## 学习路线图

### 第一阶段：Java 核心夯实（第1-2周）

| 顺序 | 模块 | 重点 | 状态 |
|------|------|------|------|
| 1 | JVM 深入 | 内存模型、GC算法与调优、类加载机制 | ☐ |
| 2 | 并发编程 | JMM、synchronized/Lock、AQS源码、线程池原理 | ☐ |
| 3 | 集合框架 | HashMap/ConcurrentHashMap源码、并发集合 | ☐ |

### 第二阶段：框架与中间件（第2-3周）

| 顺序 | 模块 | 重点 | 状态 |
|------|------|------|------|
| 4 | Spring | IoC/AOP源码、事务传播、Spring Boot自动配置 | ☐ |
| 5 | 中间件 | Redis数据结构/持久化/集群、Kafka高吞吐原理 | ☐ |
| 6 | 数据库 | MySQL索引B+树、事务隔离级别、锁机制、SQL优化 | ☐ |

### 第三阶段：分布式与架构（第3-4周）

| 顺序 | 模块 | 重点 | 状态 |
|------|------|------|------|
| 7 | 分布式系统 | 分布式锁、分布式事务、CAP/BASE、Raft/Paxos | ☐ |
| 8 | 系统设计 | 高并发架构、缓存策略、限流/熔断/降级、设计模式 | ☐ |
| 9 | 工程化 | Docker/K8s基础、CI/CD、JVM/数据库性能调优 | ☐ |

### 第四阶段：AI Agent 开发扩展（持续）

| 顺序 | 模块 | 重点 | 状态 |
|------|------|------|------|
| 10 | LLM 基础 | Transformer架构、Prompt Engineering、Token机制 | ☐ |
| 11 | RAG | Embedding、向量数据库、检索-生成架构 | ☐ |
| 12 | Tool Use | Function Calling、MCP协议、Agent工具调用 | ☐ |
| 13 | 多Agent | LangChain/LlamaIndex、Agent编排、Multi-Agent协作 | ☐ |

## 使用方式

1. **每次学习**：进入对应模块目录，阅读笔记，查看面试题
2. **进度更新**：学完一个知识点后更新 `progress.md`
3. **问题驱动**：随时向我提问，我会从源码级别深入解答
4. **跨设备恢复**：查看 `progress.md` 了解当前进度，继续学习

## 学习方法建议

- **源码优先**：重点知识从 JDK / Spring 源码层面理解，不止于"会用"
- **问题驱动**：以面试题为切入点，反向驱动知识复习
- **对比学习**：相似概念对比记忆（如 synchronized vs ReentrantLock）
- **输出检验**：学完一个模块后，尝试自己画出架构图 / 讲解给他人